Risk Factor Profiles for Individuals With Diagnosed <scp>OA</scp> and With Symptoms Indicative of <scp>OA</scp>: Findings From the Canadian Longitudinal Study on Aging
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The vast majority of published estimates of osteoarthritis (OA) burden are based on an OA diagnosis. These data are limited, as individuals often do not visit a physician until their symptoms are moderate to severe. This study compared individuals with an OA diagnosis to those with OA joint symptoms but without a diagnosis considering a number of sociodemographic and health characteristics. A further distinction was made between individuals with symptoms in one joint site and those with symptoms in multiple joint sites. METHODS: Data are from 23 186 respondents aged 45 to 85 years from the first cycle of the Canadian Longitudinal Study on Aging. A multinomial logistic regression model examined the relationship between sociodemographic- and health-related characteristics and OA status (diagnosed OA, joint symptoms without OA, no OA or joint symptoms). In addition, logistic regression models assessed the relationship between OA status and usually experiencing pain and having some degree of functional limitation. RESULTS: Twenty-one percent of respondents reported a diagnosis of OA, and 25% reported symptoms typical of OA but without an OA diagnosis. Other than being slightly younger, the characteristic profile of individuals with symptoms in two or more joint sites was indistinguishable from that of those with diagnosed OA. CONCLUSION: It may be warranted to consider OA-like multiple joint symptoms when deriving estimates of OA-attributed population health and cost burden.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle